利用ALFA缺陷檢測模塊工具的管理模式和ALFA分類模塊的自動化檢測與分類，將會使氣缸外觀缺陷檢測變得非常簡單。 
首先需要收集大量的氣缸套在生產(chǎn)過程中可能產(chǎn)生的砂眼、疏松、碰傷、花缸、亮斑、銹蝕劃痕、托板磨痕等外觀缺陷圖片，檢測圖片做為學習樣本庫，其中包括正常品和殘次品，每種殘次品的檢測圖片至少包含一組以上。樣本庫中的樣本越多，學習效果越好，后續(xù)的檢測也會越準確。 
接下來ALFA軟件通過圖片樣本庫進行訓練學習，并產(chǎn)生檢測的參照模型，這個學習過程只需要不到10分鐘，具體學習取決于電腦的硬件配置。 
最后把系統(tǒng)訓練后的文檔放置在工共機上，并連接采用進口工業(yè)相機快速獲取產(chǎn)品圖像，通過圖像識別、分析和計算，輸出當前氣缸套和標準的產(chǎn)品是否一致，并輸出OK、NG信號，用于控制NG品的剔除。 

系統(tǒng)可以自動完成被檢產(chǎn)品與相機獲取圖像同步； 自動完成氣缸套和標準結(jié)構(gòu)的匹配判斷功能； 自動完成樣品數(shù)--據(jù)保存功能； 對產(chǎn)品圖像進行自動存儲，可進行歷史查詢， 較多保存容量為100萬條供查詢； 自動統(tǒng)計檢測總數(shù)、缺陷總數(shù)、缺陷類型等信息； 系統(tǒng)有自學習功能，且學習過程操作簡單。

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